為了實現項目中的搜索功能，我們使用的是全文檢索框架haystack+搜索引擎whoosh+中文分詞包jieba
安裝和配置
安裝所需包
pip install django-haystack
pip install whoosh
pip install jieba
去settings文件注冊haystack應用
INSTALLED_APPS = [ 'haystack', # 注冊全文檢索框架 ]
在settings文件中配置全文檢索框架
# 全文檢索框架的配置 HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { # 使用whoosh引擎 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine', # 索引文件路徑 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), } } # 當添加、修改、刪除數據時，自動生成索引 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
索引文件的生成
要生成索引文件，首先你要配置，對哪些內容進行索引，比如商品名稱，簡介和詳情；為了配置對數據庫指定內容進行索引，我們要做如下步驟：
配置search_indexes.py文件
因為在django中數據庫一般都是通過ORM生成的，首先我們在要在數據表對應的應用中創建一個 search_indexes.py 文件，例如，我現在要檢索商品對應的表就是GoodsSKU表，而表是在goods應用下的，所以我在goods應用下新建 search_indexes.py 文件，截圖如下：
在 search_indexes.py 文件中加入以下內容
# 定義索引類 from haystack import indexes # 導入你的模型類 from goods.models import GoodsSKU # 指定對於某個類的某些數據建立索引 # 索引類名格式:模型類名+Index class GoodsSKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): # 索引字段 use_template=True指定根據表中的哪些字段建立索引文件的說明放在一個文件中 text = indexes.CharField(document=True, use_template=True) def get_model(self): # 返回你的模型類 return GoodsSKU # 建立索引的數據 def index_queryset(self, using=None): return self.get_model().objects.all()
指定要檢索的內容
在templates文件夾下面新建search文件夾，在search文件夾下面新建indexes文件夾，在indexes文件夾下面新建要檢索應用名的文件夾比如goods文件夾，在goods文件夾下面新建 表名_text.txt，表名小寫，所以目前的目錄結構是這樣的 templates/search/indexes/goods/goodssku_text.txt ，截圖如下：
在goodssku_text.txt 文件中指定你要根據表中的哪些字段建立索引數據，現在我們要根據商品的名稱，簡介，詳情來建立索引，如下配置
# 指定根據表中的哪些字段建立索引數據 {{ object.name }} # 根據商品的名稱建立索引 {{ object.desc }} # 根據商品的簡介建立索引 {{ object.goods.detail }} # 根據商品的詳情建立索引
其中的objects可以理解為數據表對應的商品對象。
生成索引文件
使用pycharm自帶的命令行terminal運行以下命令生成索引文件：
python manage.py rebuild_index
運行成功后，你可以在項目下看到類似如下索引文件
使用全文檢索
通過如上的配置，我們的數據索引已經建立了，現在我們要在項目中使用全文檢索。
在需要使用檢索的地方進行 form 表單改造
<form action="/search" method="get"> <input type="text" class="input_text fl" name="q" placeholder="搜索商品"> <input type="submit" class="input_btn fr" name="" value="搜索"> </form>
如上所示，其中要注意的是：
- 發送方式必須使用get；
- 搜索的input框 name 必須是 q；
配置檢索對應的url
在項目下的urls.py文件中添加如下url配置
urlpatterns = [ url(r'^search/', include('haystack.urls')), # 全文檢索框架 ]
檢索成功后生成的參數
當haystack自動檢索成功后，會給我們返回三個參數；
- query參數，表示你查詢的參數；
- page參數，當前頁的Page對象，是查詢到的對象的集合，可以通過for循環類獲取單個商品，通過 商品.objects.xxx 獲取商品對應的字段；
- paginator參數，分頁paginator對象。
可以通過如下代碼測試參數
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> 搜索的關鍵字:{{ query }}<br/> 當前頁的Page對象:{{ page }}<br/> <ul> {% for item in page %} <li>{{ item.object }}</li> {% endfor %} </ul> 分頁paginator對象:{{ paginator }}<br/> </body> </html>
注意，位置和文件名都是固定的，並且這只是測試文件，后面使用全文檢索時記得不能使用search.html，改成其他名字。
（糾正，是templates/search目錄下新建search.html文件）
數據+search.html返回渲染后頁面
當haystack全文檢索后會返回數據，現在我們需要一個頁面來接收這些數據，並且在頁面渲染后返回這個頁面給用戶觀看，渲染並返回頁面的工作haystack已經幫我們做了，那么我們現在只需要准備一個頁面容納數據即可。
在templates文件夾下的search文件夾下新建一個search.html，注意路徑和文件名是固定的，如下圖
利用檢索返回的參數在search.html中定義要渲染出的模板和樣式，我的頁面如下
<div class="breadcrumb"> <a href="#">{{ query }}</a> <span>></span> <a href="#">搜索結果如下:</a> </div> <div class="main_wrap clearfix"> <ul class="goods_type_list clearfix"> {% for item in page %} <li> <a href="{% url 'goods:detail' item.object.id %}"><img src="{{ item.object.image.url }}"></a> <h4><a href="{% url 'goods:detail' item.object.id %}">{{ item.object.name }}</a></h4> <div class="operate"> <span class="prize">￥{{ item.object.price }}</span> <span class="unit">{{ item.object.price}}/{{ item.object.unite }}</span> <a href="#" class="add_goods" title="加入購物車"></a> </div> </li> {% endfor %} </ul> <div class="pagenation"> {% if page.has_previous %} <a href="/search?q={{ query }}&page={{ page.previous_page_number }}"><上一頁</a> {% endif %} {% for pindex in paginator.page_range %} {% if pindex == page.number %} <a href="/search?q={{ query }}&page={{ pindex }}" class="active">{{ pindex }}</a> {% else %} <a href="/search?q={{ query }}&page={{ pindex }}">{{ pindex }}</a> {% endif %} {% endfor %} {% if page.has_next %} <a href="/search?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">下一頁></a> {% endif %} </div> </div>
至此，我們可以在頁面上搜索一下內容，應該是能成功的，但也有可能不會返回任何數據就算name就是你搜索的內容，這是因為我們現在使用的主要還是為英語服務的分詞包，接下來我們要配置使用中文分詞包了。
使用中文分詞包jieba
在前面的配置中我們已經安裝了jieba；
創建 ChineseAnalyzer.py 文件
進入虛擬環境下的 Lib\site-packages\haystack\backends 目錄下新建 ChineseAnalyzer.py 文件
目錄如下圖
在文件中添加如下內容
import jieba from whoosh.analysis import Tokenizer, Token class ChineseTokenizer(Tokenizer): def __call__(self, value, positions=False, chars=False, keeporiginal=False, removestops=True, start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs): t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode, **kwargs) seglist = jieba.cut(value, cut_all=True) for w in seglist: t.original = t.text = w t.boost = 1.0 if positions: t.pos = start_pos + value.find(w) if chars: t.startchar = start_char + value.find(w) t.endchar = start_char + value.find(w) + len(w) yield t def ChineseAnalyzer(): return ChineseTokenizer()
編寫haystack可使用的 whoosh_cn_backend.py 文件
直接在 虛擬環境下的 Lib\site-packages\haystack\backends 目錄下復制一份 whoosh_backend.py 文件 並且重命名復制文件為 whoosh_cn_backend.py；
在 whoosh_cn_backend.py 中導入我們編寫的 ChineseAnalyzer 類
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
更改haystack使用的分詞包為 jieba 編寫的中文分詞類，大概在第160行左右
# schema_fields[field_class.index_fieldname] = TEXT(stored=True, analyzer=StemmingAnalyzer(), field_boost=field_class.boost, sortable=True) schema_fields[field_class.index_fieldname] = TEXT(stored=True, analyzer=ChineseAnalyzer(), field_boost=field_class.boost, sortable=True)
配置whoosh引擎使用 whoosh_cn_backend.py
在settings文件中更改原來的配置如下
# 全文檢索框架的配置 HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { # 使用whoosh引擎 # 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine', 'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine', # 索引文件路徑 'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'), } } # 當添加、修改、刪除數據時，自動生成索引 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
重新生成索引文件
python manage.py rebuild_index
至此，就可以放心的使用搜索功能了，如圖，搜索成功的顯示頁面
可以通過如下配置控制每個分頁顯示的搜索出來對象的數目
# 指定搜索結果每頁顯示的條數 HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 1